R語言與數(shù)據(jù)挖掘最佳實踐和經(jīng)典案例

定　價：￥49.00

作　者：	（澳）Yanchang Zhao 著；陳建，黃琰譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	計算機科學叢書
標　簽：	編程語言與程序設計計算機與互聯(lián)網(wǎng)

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ISBN：	9787111475415	出版時間：	2014-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	234	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書為研究人員、高校學生、數(shù)據(jù)分析人員介紹了使用R語言進行數(shù)據(jù)挖掘應用的實用方法和技術。讀者會從本書中發(fā)現(xiàn)使用R語言完成數(shù)據(jù)挖掘任務（如分類和預測、聚類、孤立點檢測、關聯(lián)規(guī)則、序列分析、文本挖掘、社會網(wǎng)絡分析、情感分析等）的非常有價值的指導。數(shù)據(jù)挖掘技術在廣泛領域都發(fā)展迅速。本書重點關注數(shù)據(jù)挖掘過程的建模階段，以及數(shù)據(jù)探查和模型評估問題。本書講述簡潔實用，配有現(xiàn)實應用案例和代碼示例以及數(shù)據(jù)，在線資源及時豐富，是一本數(shù)據(jù)分析的實戰(zhàn)技術圖書。

作者簡介

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圖書目錄

R and Data Mining：Examples and Case Studies
出版者的話
譯者序
縮寫詞表
第1章　簡介1
1.1　數(shù)據(jù)挖掘1
1.2　R1
1.3　數(shù)據(jù)集2
1.3.1　iris數(shù)據(jù)集2
1.3.2　bodyfat數(shù)據(jù)集3
第2章　數(shù)據(jù)的導入與導出4
2.1　R數(shù)據(jù)的保存與加載4
2.2　.CSV文件的導入與導出4
2.3　從SAS中導入數(shù)據(jù)5
2.4　通過ODBC導入與導出數(shù)據(jù)6
2.4.1　從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)7
2.4.2　從Excel文件中導入與導出數(shù)據(jù)7
第3章　數(shù)據(jù)探索8
3.1　查看數(shù)據(jù)8
3.2　探索單個變量10
3.3　探索多個變量12
3.4　更多探索15
3.5　將圖表保存到文件中19
第4章　決策樹與隨機森林21
4.1　使用party包構建決策樹21
4.2　使用rpart包構建決策樹24
4.3　隨機森林29
第5章　回歸分析33
5.1　線性回歸33
5.2　邏輯回歸38
5.3　廣義線性回歸38
5.4　非線性回歸40
第6章　聚類41
6.1　k-means聚類41
6.2　k-medoids聚類43
6.3　層次聚類45
6.4　基于密度的聚類46
第7章　離群點檢測50
7.1　單變量的離群點檢測50
7.2　局部離群點因子檢測53
7.3　用聚類方法進行離群點檢測56
7.4　時間序列數(shù)據(jù)的離群點檢測58
7.5　討論59
第8章　時間序列分析與挖掘60
8.1　R中的時間序列數(shù)據(jù)60
8.2　時間序列分解60
8.3　時間序列預測62
8.4　時間序列聚類63
8.4.1　動態(tài)時間規(guī)整63
8.4.2　合成控制圖的時間序列數(shù)據(jù)64
8.4.3　基于歐氏距離的層次聚類65
8.4.4　基于DTW距離的層次聚類66
8.5　時間序列分類67
8.5.1　基于原始數(shù)據(jù)的分類67
8.5.2　基于特征提取的分類68
8.5.3　k-NN分類69
8.6　討論70
8.7　延伸閱讀70
第9章　關聯(lián)規(guī)則71
9.1　關聯(lián)規(guī)則的基本概念71
9.2　Titanic數(shù)據(jù)集71
9.3　關聯(lián)規(guī)則挖掘73
9.4　消除冗余78
9.5　解釋規(guī)則79
9.6　關聯(lián)規(guī)則的可視化80
9.7　討論與延伸閱讀82
第10章　文本挖掘84
10.1　Twitter的文本檢索84
10.2　轉換文本85
10.3　提取詞干86
10.4　建立詞項-文檔矩陣88
10.5　頻繁詞項與關聯(lián)90
10.6　詞云91
10.7　詞項聚類92
10.8　推文聚類94
10.8.1　基于k-means算法的推文聚類94
10.8.2　基于k-medoids算法的推文聚類96
10.9　程序包、延伸閱讀與討論98
第11章　社交網(wǎng)絡分析99
11.1詞項網(wǎng)絡99
11.2推文網(wǎng)絡102
11.3雙模式網(wǎng)絡107
11.4討論與延伸閱讀110
第12章　案例Ⅰ：房價指數(shù)的分析與預測111
12.1HPI數(shù)據(jù)導入111
12.2HPI數(shù)據(jù)探索112
12.3HPI趨勢與季節(jié)性成分118
12.4HPI預測120
12.5房地產(chǎn)估價122
12.6討論122
第13章　案例Ⅱ：客戶回復預測與效益最大化123
13.1簡介123
13.2KDD Cup 1998的數(shù)據(jù)123
13.3數(shù)據(jù)探索131
13.4訓練決策樹137
13.5模型評估140
13.6選擇最優(yōu)決策樹143
13.7評分145
13.8討論與總結148
第14章　案例Ⅲ：內(nèi)存受限的大數(shù)據(jù)預測模型150
14.1簡介150
14.2研究方法150
14.3數(shù)據(jù)與變量151
14.4隨機森林152
14.5內(nèi)存問題153
14.6樣本數(shù)據(jù)的訓練模型154
14.7使用已選變量建立模型156
14.8評分162
14.9輸出規(guī)則168
14.9.1以文本格式輸出規(guī)則168
14.9.2輸出SAS規(guī)則的得分172
14.10總結與討論177
第15章　在線資源178
15.1R參考文檔178
15.2R178
15.3數(shù)據(jù)挖掘179
15.4R的數(shù)據(jù)挖掘180
15.5R的分類與預測181
15.6R的時間序列分析181
15.7R的關聯(lián)規(guī)則挖掘181
15.8R的空間數(shù)據(jù)分析181
15.9R的文本挖掘182
15.10R的社交網(wǎng)絡分析182
15.11R的數(shù)據(jù)清洗與轉換182
15.12R的大數(shù)據(jù)與并行計算182
R語言數(shù)據(jù)挖掘參考文檔184
參考資料197
通用索引201
包索引203
函數(shù)索引204